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ANALYSIS OF ACOUSTIC MODELS TRAINED ON A LARGE-SCALE JAPANESE SPEECH DATABASE

ANALYSIS OF ACOUSTIC MODELS TRAINED ON A LARGE-SCALE JAPANES...

引用

6～(th) International Conference on Spoken Language Processing

作者： TomokoMatsui MasakiNaito YoshinoriSagisaka kozookuda satoshinakamura ATR Spoken Language Translation Research Labs 2-2-2 HikaridaiSeika-choSoraku-gunKyoto 619-0288 Japan ATR Spoken Language Translation Research Labs 2-2-2 HikaridaiSeika-choSoraku-gunKyoto 619-0288 Japan ATR Spoken Language Translation Research Labs 2-2-2 HikaridaiSeika-choSoraku-gunKyoto 619-0288 Japan ATR Spoken Language Translation Research Labs 2-2-2 HikaridaiSeika-choSoraku-gunKyoto 619-0288 Japan

＜正＞This paper investigates the performance of speaker-independent （SI） acoustic hidden-Markov-models （HMMs） trained with a huge Japanese speech database, and discusses the efficiency and task-independency involved. The database consists of read and spontaneous speech uttered by 3,771 speakers. The speech involves wide distributions with respect to region and age to capture the Japanese speech characteristics as best as possible. Recognition experiments using the spontaneous speech show that task-independent acoustic models can be created when training data with a huge number of speakers is available.

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来源： cnki会议评论

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